JP2009529186A - 将来の交通条件の動的時系列予測 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (48)
- 道路の予測される交通渋滞を使用して走行を容易にするコンピュータ実施の方法であって、
複数の関連する道路の複数の道路セグメントの指示を受信するステップと、
前記道路セグメントの各々の現在の交通条件を指示する情報を受信するステップと、
前記道路セグメント上の交通に影響を及ぼすその他の現在の条件を指示する情報を受信するステップであって、前記その他の現在の条件は、現在の気象条件、開催が予定されている現在のイベント、および学期の現在のスケジュールのうちの複数を含むステップと、
複数の別個の将来時間の各々に対し、前記指示された現在の交通条件および前記指示されたその他の現在の条件に少なくとも部分的に基づいて、その将来時間における前記道路セグメントの各々について交通渋滞のレベルを自動的に予測するステップと、
前記予測される交通渋滞レベルの少なくとも一部を使用して前記道路上の走行を容易にするステップとを備えることを特徴とする方法。 - 前記複数の関連する道路は地理的領域の道路網の一部であり、前記複数の関連する道路の前記複数の道路セグメントの前記指示を受信する前記ステップは交通渋滞が区別して追跡される前記道路網内の前記道路の各々の複数のセグメントを識別するステップを含み、前記方法はコンピューティングシステムによって実行されて予測される交通渋滞レベルに基づく車両による前記道路網のナビゲーションを容易にし、前記現在の交通条件を指示する前記受信された情報は前記道路上の交通の現在のレベルに関する情報を含み、前記道路セグメント上の交通に影響を及ぼす前記その他の現在の条件を指示する前記受信された情報は前記地理的領域の現在の気象および前記地理的領域において開催することが予定されている現在のイベントおよび前記地理的領域において行われることが予定されている現在の学期に関する情報を含み、複数の別個の将来時間の各々における前記道路セグメントの各々について交通渋滞の前記レベルを自動的に予測する前記ステップは、複数のユーザの各々に対し、および指示された目的地への走行のために前記道路網の1つまたは複数の道路予測される交通条件を指示する情報を求める前記ユーザからの要求に応答して、
少なくとも1つの可能な出発位置から前記指示された目的地への1つまたは複数の経路に沿って前記道路網の道路のセグメントを識別するステップであって、前記1つまたは複数の経路の各々は複数の識別された道路セグメントを含むステップと、
前記複数の別個の将来時間の各々に対し、その将来時間における前記識別された道路セグメントの各々について交通渋滞の見込まれるレベルを予測するステップであって、前記現在の交通条件を指示する前記受信情報および交通に影響を及ぼす前記その他の現在の条件を指示する前記受信情報に少なくとも部分的に基づくステップと、
前記1つまたは複数の経路の各々に対し、前記経路の前記複数の道路セグメントの前記予測される見込みの交通渋滞レベルに基づいて前記経路の予測される走行時間を決定するステップであって、第1の将来時間における少なくとも1つの予測される見込みの交通渋滞のレベルが前記経路の1つまたは複数の前記道路セグメントの第1のグループに使用されるように行われ、第2の将来時間における少なくとも1つの予測される見込みの交通渋滞のレベルが前記経路の1つまたは複数のその他の前記道路セグメントの第2のグループに使用されるように行われ、前記第2の将来時間は前記第1の将来時間よりも後であり、前記第2のグループの前記道路セグメントは前記経路に沿って前記第1のグループの前記道路セグメントよりも後であるステップとを含み、
前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルを使用する前記ステップは前記複数のユーザの各々について実行され、ユーザが複数の将来時間における前記道路の予測される交通渋滞に基づいて前記道路網で車両をナビゲートすることができるように、前記ユーザによって指示された前記目的地への少なくとも1つの前記経路の前記決定された予測される走行時間を指示する情報を前記ユーザに提供するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記少なくとも一部の前記複数のユーザの各々に対して、前記ユーザに前記情報を提供する前記ステップは、経路オプションのうちの最適な経路が識別されるような方法で複数の経路オプションが指示される地図を前記ユーザに表示するステップを含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 少なくとも1つの前記複数のユーザの各々に対し、前記ユーザに前記情報を提供する前記ステップの後、更新された現在の条件を指示する情報を受信するステップと、前記更新された現在の条件に少なくとも部分的に基づいて1つまたは複数の将来時間における少なくとも1つの前記識別された道路セグメントの各々について更新された見込みの交通渋滞のレベルを予測するステップと、前記予測される更新された見込みの交通渋滞のレベルに少なくとも部分的に基づいて前記指示された目的地への少なくとも1つの経路の更新された予測走行時間を指示する更新済み情報を前記ユーザに提供するステップとをさらに備えることを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 複数の将来時間における識別された道路セグメントの前記見込みの交通渋滞のレベルを予測する前記ステップは、前記地理的領域の前記道路網の少なくとも1つの予測モデルに基づくことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記識別された道路セグメントの以前の観測された交通渋滞のレベル、および前記以前の観測された交通渋滞レベルに影響を及ぼす以前の条件に少なくとも部分的に基づいて、前記少なくとも1つの予測モデルを自動的に生成するステップをさらに備えることを特徴とする請求項5に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの予測モデルは、前記識別された道路セグメントの1つと前記複数の将来時間の1つの各々別個の組み合わせが別個の決定木で表されるように、複数の決定木が生成されるベイズネットワークモデルを含むことを特徴とする請求項6に記載の方法。
- 前記複数のユーザの各々に対し、前記将来時間における前記識別された道路セグメントの前記見込みの交通渋滞のレベルを予測する前記ステップは、前記指示された現在の条件の前記受信情報を前記少なくとも1つの予測モデルへの入力として供給することに応答して、前記少なくとも1つの予測モデルから出力情報を取得するステップを含むことを特徴とする請求項5に記載の方法。
- 見込みの交通渋滞のレベルの予測に使用する前記指示された現在の条件は、前記地理的領域の将来の気象の現在の見込み、前記道路の現在の交通事故、前記道路の現在の工事作業、現在の時刻、および現在の曜日をさらに含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記現在予定されているイベントは各々、交通が場所への走行および/または場所からの走行に使用される道路のセグメントで1つまたは複数のイベント時間において影響を受けるように、少なくとも1つの前記イベント時間と前記地理的領域の場所に関連付けられることを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記道路網は、現在の交通のレベルに関する情報提供するために交通センサーが使用可能である道路を含み、前記道路の前記識別されたセグメントは各々、道路セグメントの現在の交通のレベルに関する提供された情報がその道路セグメントの平均交通速度および/または交通量を含むように、少なくとも1つの交通センサーを含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 交通渋滞の前記レベルを予測する前記ステップは、前記指示された現在の交通条件および前記指示されたその他の現在の条件を入力として使用する少なくとも1つの予測モデルの使用に基づくことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの予測モデルはベイズネットワークを含むことを特徴とする請求項12に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの予測モデルは、前記道路セグメントの1つと前記複数の将来時間の1つの各々別個の組み合わせが別個の決定木で表されるように、複数の決定木を含むことを特徴とする請求項12に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの予測モデルは確率的モデルを含むことを特徴とする請求項12に記載の方法。
- 前記道路セグメントの観測された過去の交通渋滞レベルと、前記道路セグメントの前記過去の交通渋滞レベルに影響を及ぼした過去の交通条件および過去のその他の条件に少なくとも部分的に基づいて前記予測モデルを自動的に生成するステップをさらに備えることを特徴とする請求項12に記載の方法。
- 前記複数の別個の将来時間における前記道路セグメントの1つの交通渋滞の前記レベルを予測する前記ステップの後、前記指示された現在の交通条件および前記指示されたその他の現在の条件とは異なる更新された現在の条件情報を受信するステップと、少なくとも一部の前記複数の別個の将来時間の各々において前記1つの道路セグメントの交通渋滞の新しいレベルを自動的に予測するステップと、前記道路上の走行を容易にするために1つまたは複数の前記予測された新しい交通渋滞レベルを使用するするステップとをさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記道路上の走行を容易にするために前記少なくとも一部の予測された交通渋滞レベルを使用する前記ステップは、前記少なくとも一部の予測された交通渋滞レベルに関する情報を1つまたは複数の受信側が使用するために提供するステップを含み、前記道路上の走行を容易にするために前記予測された新しい交通渋滞レベルを使用する前記ステップは、前記予測された新しい交通渋滞レベルに関する更新された情報を少なくとも1つの前記受信側に提供するステップを含むことを特徴とする請求項17に記載の方法。
- 前記道路セグメントの各々の前記指示された現在の交通条件は、前記道路上で測定された平均速度、前記複数の道路セグメント上で測定された交通量、および前記道路セグメントが渋滞していた1つまたは複数の時間のうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記指示されたその他の現在の条件は、前記現在の気象条件、開催することが予定されている前記現在のイベント、学期の前記現在の予定、前記複数の道路セグメントの渋滞のレベルの1つまたは複数の指示、将来の気象の現在の見込み、前記道路セグメントの現在の交通事故、前記道路セグメントの現在の工事作業、現在の時刻、および現在の曜日を含むことを特徴とする請求項19に記載の方法。
- 前記道路セグメントの各々の前記指示された現在の交通条件は、前記道路セグメントの以前の交通条件の指示を含むことを特徴とする請求項20に記載の方法。
- 前記現在の交通条件を指示する前記受信された情報は、少なくとも一部の前記道路セグメントの各々が前記複数の交通センサーのうちの1つまたは複数にそれぞれ対応するように、前記複数の交通センサーのネットワークから少なくとも部分的に取得されることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記現在の交通条件を指示する前記受信された情報は、前記複数の関連する道路を走行する複数の車両から少なくとも部分的に取得され、各車両は、前記車両の場所、前記車両の速度、前記車両の走行方向のうちの少なくとも1つを含む車両走行データを繰り返し決定することができ、前記決定した車両走行データを提供することができることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記現在の交通条件を指示する前記受信された情報は、前記複数の関連する道路を走行する複数のユーザから少なくとも部分的に取得され、各ユーザは移動体装置の場所および前記移動体装置の速度のうちの少なくとも1つを含む地理的位置データを提供するよう動作する前記移動体装置を有することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記指示されたその他の現在の条件は、1つまたは複数の現在の気象条件を含み、前記現在の気象条件は、気温、風速、風向、期間にわたり測定された降水量、およびスカイカバーのレベルのうちの少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記指示されたその他の現在の条件は、1つまたは複数の現在予定されているイベントを含み、各イベントの前記受信された情報は、少なくとも1つの関連する時間と、前記イベントに関連付けられている1つまたは複数の場所の1つまたは複数の指示を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記指示されたその他の現在の条件は、1つまたは複数の現在の学期のスケジュールを含み、現在の学期のスケジュールの前記受信された情報は、少なくとも1つの関連する時間と、1つまたは複数の学校に関連付けられている1つまたは複数の場所の1つまたは複数の指示を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記道路上の走行を容易にするために前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルを使用する前記ステップは、前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルをユーザに提示するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記道路上の走行を容易にするために前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルを使用する前記ステップは、前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルの指示を前記道路上の走行を容易にするための前記提供された指示を使用するサードパーティに提供するステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記道路上の走行を容易にするために前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルを使用する前記ステップは、
前記複数の道路にわたる出発場所と目的場所との間の複数の経路オプションを識別するステップであって、前記経路オプションの各々は前記道路セグメントの少なくとも1つを含むステップと、
前記複数の経路オプションのうちの少なくとも1つを、前記予測される交通渋滞レベルに少なくとも部分的に基づいて好ましいものとして選択するステップと、
前記選択された経路オプションの1つまたは複数の指示を提供するステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記道路上の走行を容易にするために前記道路セグメントの前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルを使用する前記ステップは、それらの道路セグメントの前記少なくとも一部の予測される交通渋滞レベルおよびその他の交通渋滞レベルに関する比較情報を生成するステップと、前記生成された比較情報の1つまたは複数の指示を提供するステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 1つまたは複数の将来時間の各々に対し、前記指示されたその他の現在の条件に少なくとも部分的に基づき、しかも前記指示された現在の交通条件には基づくことなく、その将来時間における1つまたは複数の前記道路セグメントの各々について交通渋滞のレベルを自動的に予測するステップをさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 交通渋滞の前記予測されるレベルは各々、少なくとも1つの関連する車両速度を有することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記複数の道路は、単一の地理的領域における相互接続された道路網の一部であることを特徴とする請求項1に記載の方法。
- コンピュータ可読媒体であって、そのコンテンツは、
1つまたは複数の道路の複数の道路セグメントの各々の現在の交通条件を指示する情報を受信するステップと、
前記複数の道路セグメント上の交通に影響を及ぼすその他の現在の条件を指示する情報を受信するステップであって、前記その他の現在の条件は、現在の気象条件、開催が予定されている現在のイベント、および学期の現在のスケジュールのうちの少なくとも1つを含むステップと、
前記1つまたは複数の道路の複数の別個の将来の交通条件を、前記指示された現在の交通条件および前記指示されたその他の現在の条件に少なくとも部分的に基づいて予測するステップであって、前記予測される将来の交通条件の各々は、複数の将来の時間の1つにおける前記複数の道路セグメントの1つに対するものであるステップと、
前記1つまたは複数の道路上の走行を容易にする際に使用する少なくとも一部の前記予測される将来の交通条件の1つまたは複数の指示を提供するステップとを備える方法を実行することにより、コンピューティング装置が、道路に関する予測される将来の交通情報を使用できるようにすることを特徴とするコンピュータ可読媒体。 - 前記1つまたは複数の道路の前記将来の交通条件を予測する前記ステップは、少なくとも1つの前記複数の道路セグメントの各々について前記複数の将来時間の各々における交通渋滞レベルを予測するために、前記1つまたは複数の道路の予測ベイズネットワークモデルを使用することを含むことを特徴とする請求項35に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記方法は、前記予測された将来の交通条件に少なくとも部分的に基づいて出発場所と到着場所との間の経路を識別するステップをさらに備え、前記少なくとも一部の予測される将来の交通条件の前記1つまたは複数の指示を提供する前記ステップは、前記識別された経路をユーザに指示するステップを含むことを特徴とする請求項35に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記コンピュータ可読媒体は、コンピューティング装置のメモリであることを特徴とする請求項35に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記コンピュータ可読媒体は、前記コンテンツを含む生成されたデータ信号を伝送するデータ伝送媒体であることを特徴とする請求項35に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記コンテンツは、実行されたときに前記コンピューティング装置に前記方法を実行させる命令であることを特徴とする請求項35に記載のコンピュータ可読媒体。
- 前記コンテンツは道路の将来の交通情報を予測する際に使用する1つまたは複数のデータ構造を含み、前記1つまたは複数のデータ構造は前記1つまたは複数の道路の予測ベイズネットワークモデルを表し、複数のエントリを含み、前記エントリの一部は、その将来時間におけるその道路セグメントの予測される将来の交通条件を格納するように、各々複数の道路セグメントの1つおよび複数の将来時間の1つに対応し、その他の前記エントリは各々、予測する前記ステップのために入力情報を格納するように、前記複数の道路セグメントの各々の現在の交通条件および1つまたは複数のその他の現在の条件を含む複数の現在の条件の1つに対応することを特徴とする請求項35に記載のコンピュータ可読媒体。
- 道路の予測される将来の交通情報を使用するように構成されたコンピュータ装置であって、
複数の別個の将来時間の各々について、前記道路セグメントに関連する現在の条件を指示する取得された情報に少なくとも部分的に基づいて、1つまたは複数の道路の複数の道路セグメントの1つまたは複数の各々のその将来時間における交通条件を予測するように構成された第1のコンポーネントであって、前記指示された現在の条件は、前記道路セグメントの現在の交通条件、現在の気象条件、現在予定されているイベント、および現在の学校のスケジュールのうちの複数を含むコンポーネントと、
前記1つまたは複数の道路上の走行を容易にする際に使用する少なくとも1つの前記予測される将来の交通条件の1つまたは複数の指示を提供するように構成された第2のコンポーネントとを備えることを特徴とするコンピューティング装置。 - 前記交通条件を予測する前記ステップにおいて使用する予測確率的モデルが格納されているメモリをさらに備え、前記予測される交通条件は、前記複数の道路セグメントの各々について前記複数の将来時間の各々における予測される将来の交通渋滞レベルを含むことを特徴とする請求項42に記載のコンピューティング装置。
- 前記第2のコンポーネントは、提供された指示が生成された情報の1つまたは複数の指示を含むように、前記予測される交通条件を使用して、前記1つまたは複数の道路にわたる好ましい走行を指示する情報を生成するようにさらに構成されることを特徴とする請求項43に記載のコンピューティング装置。
- 過去の交通条件および前記道路セグメントの前記過去の交通条件に影響を及ぼした過去の条件に少なくとも部分的に基づいて、前記予測モデルを自動的に生成するように構成された第3のモジュールをさらに備えることを特徴とする請求項43に記載のコンピューティング装置。
- 前記第1のコンポーネントは動的交通プレディクタコンポーネントであることを特徴とする請求項42に記載のコンピューティング装置。
- 前記第1および第2のコンポーネントは各々、コンピューティング装置のメモリに実行するソフトウェア命令を含むことを特徴とする請求項42に記載のコンピューティング装置。
- 前記第1のコンポーネントは、複数の別個の将来時間の各々について、前記道路セグメントに関連する現在の条件を指示する取得された情報に少なくとも部分的に基づいて、1つまたは複数の道路の複数の道路セグメントの1つまたは複数の各々のその将来時間における交通条件を予測する手段を備え、前記指示された現在の条件は、前記道路セグメントの現在の交通条件、現在の気象条件、現在予定されているイベント、および現在の学校のスケジュールのうちの複数を含み、前記第2のコンポーネントは、前記1つまたは複数の道路上の走行を容易にする際に使用する前記予測される交通条件の少なくとも1つの1つまたは複数の指示を提供する手段を備えることを特徴とする請求項42に記載のコンピューティング装置。
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